# create by fanfan on 2020/3/27 0027
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
import numpy as np

# 对于具有 10 个类的单输入模型（多分类分类）
model = Sequential()
model.add(Dense(32,activation='relu',input_dim=100))
model.add(Dense(10,activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 生成虚拟数据
data = np.random.random((1000,100))
labels = np.random.randint(10,size=(1000,1))

# 将标签转换为分类的 one-hot 编码
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels,num_classes=10)

# 训练模型，以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
model.fit(data,one_hot_labels,epochs=10,batch_size=32)
